中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司舒耀斌获国家专利权
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龙图腾网获悉中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司申请的专利交易数据处理方法及装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119624642B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411594026.3,技术领域涉及:G06Q40/04;该发明授权交易数据处理方法及装置是由舒耀斌;徐苏旭;孙展望;于爽;王健;廖译芬;詹旭颖;杨雯婷;王霞;郎钊;徐文;代瑞;周永胜;薛熠;施圣江;王鹏娟设计研发完成,并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本交易数据处理方法及装置在说明书摘要公布了:本发明公开了一种交易数据处理方法及装置,涉及交易技术领域,该方法包括:接收多笔待审批交易;计算每笔待审批交易的审批通过概率;计算每一交易对手的预计累加值;根据真实已发生库确定每个交易对手的已发生值;接收对第一待审批交易的第一审批结果;根据第一审批结果修改第一待审批交易的审批通过概率,更新第一交易对手的预计累加值;其中,当第一审批结果为通过时:从第一交易对手的待审批交易中,删除优先级低于第一待审批交易的待审批交易,根据删除后的第一交易对手的所有待审批交易,更新第一交易对手的预计累加值;根据已发生值和更新后的预计累加值,确定第一待审批交易是否触发重大交易。本发明可以提升重大交易的识别准确率和效率。
本发明授权交易数据处理方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种交易数据处理方法,其特征在于,包括: 接收多笔待审批交易;所述待审批交易携带交易对手标识、交易金额; 利用预设概率计算模型计算每笔待审批交易的审批通过概率;所述预设概率计算模型是预先利用历史多个交易的:审批结果、交易对手信用信息,对逻辑回归模型训练得到;所述审批结果包括审批是否通过、审批时间点; 根据同一交易对手标识对应的交易金额和审批通过概率,计算得到每一交易对手的预计累加值;预计累加值反映交易对手预计发生的交易金额总额; 根据从真实已发生库中获取的交易确定每个交易对手的已发生值;已发生值反映交易对手累计已发生的交易金额总额;所述真实已发生库存储已发生的交易; 接收对第一待审批交易的第一审批结果;所述第一待审批交易携带第一交易对手的标识; 根据第一审批结果修改第一待审批交易的审批通过概率,更新第一交易对手的预计累加值;其中,当第一审批结果为通过时,更新第一交易对手的预计累加值包括:从第一交易对手的待审批交易中,删除优先级低于第一待审批交易的待审批交易,根据删除后的第一交易对手的所有待审批交易的交易金额和交易发生概率,更新第一交易对手的预计累加值;优先级反映待审批交易的业务重要性、审批时长; 根据更新的第一交易对手的预计累加值、第一交易对手的已发生值和预设累计阈值,确定第一待审批交易是否触发重大交易;预设累计阈值用于判断交易对手的所有交易总金额是否触发重大交易; 接收多笔待审批交易后,还包括: 通过流式架构,实时获取交易对手的信用信息和交易数据;所述信用信息包括如下之一或任意组合:企业注册信息、企业经营信息、企业合规监管信息、企业舆情与市场评价信息、自然人信贷信息、自然人公共事务缴费信息、自然人税务信息、自然人舆情信息; 将多笔待审批交易和实时获取的信用信息和交易数据存储至预计变动库;预计变动库中以图结构形式存储待审批和审批中的交易,图结构中以待审批交易标识、交易对手标识为节点,交易金额、时间信息、信用信息和交易数据为节点属性; 其中,根据同一交易对手标识对应的交易金额和审批通过概率,计算得到每一交易对手的预计累加值,包括: 利用预设线性回归模型计算同一交易对手的待审批交易的优先级,按优先级将同一交易对手的待审批交易排序,得到待审批交易序列;任意两个待审批交易序列的交易对手标识不同;所述预设线性回归模型预先利用历史的多个交易对手的:交易审批信息、信用信息和交易数据,对线性回归模型训练得到;交易审批信息包括发起审批时间点、审批是否通过、审批时间点; 根据交易金额、审批通过概率和待审批交易序列中优先级顺序,按如下公式计算得到每一交易对手的预计累加值: A变=P1×A1+P2×A2+P3×A3+......+Pn×An; 式中,A变表示预计累加值,Pn表示第n笔待审批交易的审批通过概率,An表示第n笔待审批交易的交易金额,第n-1笔待审批交易的优先级高于第n笔待审批交易; 其中,利用预设线性回归模型计算同一交易对手的待审批交易的优先级,包括: 从预计变动库获取同一交易对手的待审批交易的节点信息、节点属性信息; 按如下公式,利用同一交易对手的待审批交易的节点信息、节点属性信息和预设线性回归模型,计算同一交易对手的待审批交易的优先级: y’=X×β+×θ; 式中,y’表示优先级;X为输入数据;β为模型参数矩阵,采用最小二乘法拟合得到;为随机误差项;θ为影响因子,根据与交易对手相关的舆情信息得到。
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